根据自动驾驶厂商Cruise(隶属于通用汽车旗下)与微软本周二发布的联合声明，该公司刚刚从微软、通用汽车、本田汽车以及其他机构投资方手中获得20亿美元注资。这笔投资将推动Cruise的估值达到300亿美元，同时也使其成为微软的正式合作伙伴。
根据周二的公告，“为了在自动驾驶汽车领域充分发挥云计算的潜力，Cruise将使用微软的云计算与边缘计算平台Azure推动自身自动驾驶汽车解决方案的大规模商业化。作为Cruise的首选云服务商，微软也将利用Cruise深厚的行业专业知识增强其客户驱动产品的创新能力，并通过持续投资Azure发展为全球各运输企业提供服务。”
从这个角度来看，Cruise不仅将获得必要的资金，同时也有望享受微软云计算资源的价格折扣，借此不断推进自动驾驶汽车的研发工作。
但从长远来看，微软方面很可能会从这笔交易中获取更多收益。此次投资不仅将给微软云业务带来两家规模可观的客户(根据公告，Azure也将被选定为通用汽车的首选云服务商)，而且结合微软广泛的自动驾驶汽车发展战略来看，“Cruise的深厚行业专业知识”有望在群雄逐鹿的自动驾驶汽车领域给微软带来坚实的立足根基。
在大多数科技巨头亲自下场收购自动驾驶初创企业、或者建立自己的相关项目时，微软这种不加干涉的试水方式也许反而能够推动其发展为行业领导者。
从AI业务角度审视自动驾驶汽车
自动驾驶汽车可以算是AI驱动型业务中的特殊案例。每一家掌握AI算法(即机器学习)的厂商都必须整合一系列关键要素，才能建立起切实可行的自动驾驶业务模型：
- 算法：企业必须使用现有机器学习算法，或者研发出适合解决此类问题的新型架构；
- 数据：企业必须拥有全面的基础设施，借此整合不同数据源。他们还需要从客户手中收集数据并加以存储，借此维持并增强自动驾驶模型在市场竞争中的优势地位；
- 计算资源：企业需要访问大规模计算集群及专用硬件，借此训练并更新其机器学习模型，进而执行大规模云端推理任务；
- 人才：企业需要数据科学家、数据工程师与机器学习工程师以开发并维护AI模型，并不断研究新的技术。
微软公司目前已经拥有可靠的AI栈以及适合自动驾驶应用的全套产品。例如，该公司的计算机视觉服务拥有强大的原研机器学习模型，并配合大量内部图像数据存储完成了模型训练。随着客户持续使用AI服务，他们会生成更多数据与标签，进一步增强机器学习模型的处理能力。最后，微软Azure云还拥有专用硬件，能够在训练模型的同时，以经济高效的方式实现模型的大规模交付。
目前，不少企业已经在使用微软的Cognitive Services API将AI功能整合至自有应用程序当中。
微软还可以基于这套AI栈规划更多后续投资，例如启动自己的端到端计算机视觉应用或者托管高级自然语言处理平台，例如OpenAI的GPT-3。
但在自动驾驶汽车上，厂商还得添加其他一些新组件：
- 自主驾驶硬件：企业需要开发激光雷达、传感器、摄像头以及其他用于支持自动驾驶功能的硬件；
- 车辆：企业需要制造自己的车辆，或者寻求合作伙伴以组装自动驾驶车辆的配件。
自动驾驶汽车还在制造与法律层面带来不少新问题，这一切对于习惯了处理软件业务的厂商来说往往相当困难。为了克服这些挑战，自动驾驶厂商需要寻找适合自己的道路。
微软如何规划自己的自动驾驶汽车战略
从传统角度看，进入新兴市场的最佳方式基本分两种：完全自研，以及从他人手中购买技术。
时间接近2010年，谷歌公司建立了自己的自动驾驶汽车实验室，而后又将其更名为Waymo，旨在开发用于自动驾驶的AI软件及硬件。谷歌不会自主生产汽车，而是依靠丰田、奥迪、菲亚特-克莱斯勒以及雷克萨斯等其他汽车制造商的车辆进行技术测试与部署。
从这时开始，谷歌建立起了自己的领先优势，使其能够从零开始构建自己的自动驾驶汽车部门。后来进入该领域的企业往往只能通过收购自动驾驶初创公司来弥补这一段经验积累。例如，Amazon就收购了Zoox，而英特尔则买下MobileEye。
特斯拉是少数几家自主拥有完整自动驾驶技术栈的厂商。这家企业一直将自动驾驶技术集成到自家电动汽车产品内。特斯拉还卖出了数百万辆汽车，借此不断收集用户的新数据以持续增强自家算法。此外，虽然尚未公布太多细节，但苹果公司也已经确定着手制造自己的自动驾驶汽车。
微软则选择了一条完全不同的自动驾驶发展道路。
微软公司自动驾驶行业总经理Sanjay Ravi在2019年的一篇博文中写道，“我们的合作伙伴遍布整个行业。我们不会亲自从事汽车制造或者终端出行服务等业务。”
因此，微软并没有收购出行服务或者自动驾驶初创企业，而是建立一个项目，通过为自动驾驶初创企业提供工程技术支持与云服务优惠的方式予以助力。这些初创企业未来很可能成长为微软的合作伙伴。去年10月，微软与伦敦自动驾驶汽车软件开发商Wayve签订的合作协议，正是这项战略的直接体现。
微软的战略为什么有望成功?
自动驾驶行业的问题在于，我们仍然无法断言什么时候才能抵达胜利的彼岸。每一年，我们距离能够实际普及的全自动驾驶汽车都还有几年的差距。但这一点在人工智能身上也有体现，既然方向没问题，我们就必须沉下心来慢慢钻研。
我们甚至想象不到最终技术成果会是怎样一副面貌。特斯拉公司CEO埃隆·马斯克认为，单凭计算机视觉就足以实现全自动驾驶。但其他厂商则普遍认为激光雷达才是更稳定的选择，唯一需要解决的就是成本过高问题。随着行业的成熟，后续汽车设计也将发生一系列变化。
另一个问题与监管有关。未来的自动驾驶汽车能不能跟人类驾驶员共享道路?自动驾驶汽车应不应该仅行驶在特定地理区域之内?一旦发生事故，责任该怎样划分?
以上提出的每个问题都有可能发生根本性变化，而这些变化将直接决定未来几年中哪些新兴企业能够蓬勃发展、而哪些企业会彻底消失。有趣的是，真正具有持久生命力的可能只有数据、云和软件，这也正是微软最擅长的三个方面。
正因为如此，微软才不打算收购任何初创企业——这样，他们就能避免受到行业波动的影响。
更重要的是，合作伙伴关系是一种更灵活的方式，更适合快速发展的自动驾驶汽车领域。与全面收购相比，为合作伙伴注资所需要的成本更低(与Cruise合作只需要投资20亿美元，但全面收购则可能需要300亿美元)。此外，调整合作关系的难度也要远低于放弃并出售整个自动驾驶部门。
与此同时，相对较小的投资数额也能让微软拓展自己的自动驾驶加速器计划，通过更多合作伙伴协议扩大自身影响范围，进而参与到大量解决方案中去。微软的自动驾驶初创项目中涵盖的初创企业几乎代表着领域中的一切研究方向，其中任何一家都有可能发展为未来的突破性巨头。微软在支持这些初创企业的同时，也会利用他们的行业专业知识培养内部人才和工具。因此如果哪天微软决定认真开发自动驾驶汽车，这部分积累无疑将至关重要。
随着自动驾驶领域的发展成熟以及潜在赢家的日益显露，微软可以将初步合作关系升级为全面合作伙伴关系，甚至最终考虑进行收购。
而且，如果参考微软与OpenAI的合作关系，就能看出微软一直在通过这类合作推广自己的Azure云平台。这将确保更多初创企业投向微软云服务阵营的怀抱，而不至与其他云服务商开展合作。
从更广泛的角度来看，微软的合作伙伴关系还将使其逐步转变为自动驾驶初创领域的成长中心。微软将利用这些初创公司的专业知识和经验增强自身自动驾驶专用型云及AI服务，再借此吸引更多非合作伙伴客户。
许多分析师认为，由于没有明确的汽车测试计划，微软在自动驾驶领域已经处于落后地位。但在我看来，软件巨头掌握着相当明智的发展战略与行动方针，能够在巩固自身强势业务(云、数据以及算法)地位的同时，灵活适应未来几年内自动驾驶行业中必然要经历的一系列重大变化。
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